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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于双层优化的聚类方法、系统及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119312112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411454697.X，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种基于双层优化的聚类方法、系统及装置是由陈国华;任俊龙设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双层优化的聚类方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双层优化的聚类方法、系统及装置，属于信息处理技术领域。包括以下步骤：获取数据库中产品质量数据、消费者类别数据以及产品推广成本数据；根据获取的数据并基于位置决策变量得到各类别消费者选择各产品的概率数据；通过构建上层优化模型以及下层优化模型组成双层优化模型，通过双层优化模型获得均衡策略集合，通过将双层优化模型线性化以获得求解后的最优策略集合。相较于现有技术，本发明的有益之处在于，通过综合考虑商家行为、运用博弈论方法和数学优化技术，显著提高了排名数据和结果的准确性，同时也通过算法优化大幅提升了排名算法的效率，实现了快速响应市场变化的能力。

本发明授权一种基于双层优化的聚类方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双层优化的聚类方法，包括如下步骤， 获取数据库中产品质量数据、消费者类别数据以及产品推广成本数据； 根据获取的数据并基于位置决策变量得到各类别消费者选择各产品的概率数据；所述位置决策变量为，为产品序号，为展示位置序号，为商家类型的序号；当序号为的产品展示位置序号为时，，否则； 所述概率数据表示为： ； 为消费者类别，，，为产品的评分，为产品的销售量，为产品的评论数，为初始效用，为浏览成本，为评估成本，为投入的虚假评论数，为类型消费者识别商家对产品投入虚假好评的概率，和分别为平台设定的CPC单价和CPA单价，和分别为商家对产品的CPC投入次数和CPA投入次数，为商家类型的总数； 通过构建上层优化模型以及下层优化模型组成双层优化模型，通过上层优化模型获得最大化平台预期收益，通过下层优化模型获得最大化商家预期利润； 其中，所述上层优化模型的目标函数表示为： ； 为平台周期内的收益，为平台抽佣收入，为平台广告投入； 其中： ； ； 是平台上对产品有需求消费者总数；是商家的产品的价格；是平台对商家的产品抽取佣金的比例，是平台从售出产品交易金额抽取的佣金； 所述下层优化模型的目标函数表示为： ； 为商家周期内的利润，为商家销售产品的收入，为平台从商家销售金额中抽取的佣金，为商家的广告投入成本，为商家的产品进货成本，为商家的产品退货成本，为商家的虚假好评投入成本； 其中： ； ； ； ； ； ； 指消费者选择商家的产品的概率；是商家的产品的成本；是商家的产品的虚假好评数，是商家的产品的单次虚假好评成本；是消费者购买产品后退货的概率； 通过KKT条件和对偶定理将双层优化模型转化为混合整数二次规划问题，并进行求解，获得均衡策略集合及最优策略集合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市汉口路22号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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